Articoli più recenti per Scoperta di farmaci

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento molecolare considerando le relazioni tra gli atomi.

Un nuovo metodo accelera la ricerca di oggetti preziosi in grandi dataset.

UniCorn integra diversi metodi di pre-addestramento per un apprendimento efficace della rappresentazione molecolare.

Fondere la tecnologia quantistica e la Risonanza Magnetica Nucleare per avere intuizioni molecolari.

Il nuovo modello AI LDMol migliora la generazione di molecole usando descrizioni testuali.

Nuovi metodi migliorano la qualità e la diversità nella raccolta di dati scientifici.

Esplorare come le proteine cambiano forma e funzione nei processi biologici.

Un nuovo framework migliora le previsioni delle proprietà molecolari con pochi dati.

Scopri come il machine learning sta rivoluzionando la ricerca sui chinasi e la scoperta di farmaci.

CryoSPHERE migliora la ricostruzione della forma delle proteine da immagini cryo-EM usando l'apprendimento automatico.

Un nuovo metodo migliora le funzioni delle proteine per l'industria e la medicina.

Ricerche recenti migliorano le previsioni sulle bio-molecole con metalli di transizione per la scoperta di farmaci.

FusionDTI migliora le previsioni delle interazioni tra farmaci e bersagli per uno sviluppo dei farmaci migliore.

UdanDTI migliora le previsioni su come i farmaci interagiscono con le proteine.

Un nuovo framework migliora la sintesi dei farmaci affrontando le limitazioni dei metodi esistenti.

Le funzioni d'onda neurali e i Pfaffiani migliorano notevolmente le previsioni di chimica quantistica.

Il metodo COMPASS affronta i problemi di rumore nel docking molecolare, migliorando la scoperta di farmaci.

Un nuovo approccio migliora la ricerca di aptameri riducendo la dipendenza dai dati.

Esplorando il ruolo dell'apprendimento attivo nella scoperta di farmaci tramite il docking molecolare.

Nuovi metodi migliorano le simulazioni molecolari e le interazioni per una maggiore accuratezza.

Un nuovo framework migliora le tecniche di generazione di grafi molecolari per la scoperta di farmaci.

CBGBench offre un approccio strutturato per migliorare la progettazione e la valutazione dei farmaci.

Un approccio nuovo migliora la comprensione degli effetti dei farmaci sulle cellule.

InvMSAFold genera sequenze proteiche diverse mantenendo l'integrità strutturale.

qFit-ligand aiuta a capire meglio le forme dei ligandi e le interazioni tra proteine.

TrustAffinity migliora le previsioni di legame dei farmaci e valuta l'incertezza in modo efficace.

Un nuovo approccio che utilizza la conoscenza migliora l'efficienza nell'apprendimento da grafi relazionali.

Un nuovo approccio affina i modelli di diffusione per allinearsi meglio alle preferenze degli utenti.

I progressi nelle tecniche genetiche aiutano a svelare le funzioni dei geni nei batteri nocivi.

Gli scienziati usano il quantum machine learning per simulare i comportamenti molecolari in modo preciso ed efficiente.

Il framework T-Hop sfrutta le informazioni sui percorsi per fare previsioni migliori nella scoperta di farmaci.

Uno sguardo a come l'ottimizzazione bayesiana affronta le sfide ad alta dimensione.

Un nuovo sguardo alle sfide di ottimizzazione che coinvolgono le probabilità.

Un nuovo modello generativo migliora la creazione di candidati farmaceutici usando tecniche di deep learning.

FragLlama adatta modelli linguistici per un design molecolare innovativo e la scoperta di farmaci.

Esplorare metodi quantistici per calcolare le energie molecolari usando l'idrogeno come modello.

La ricerca scopre percorsi condivisi nella malattia di Parkinson genetica e idiopatica.

Un nuovo set di dati accelera le previsioni delle proprietà molecolari per la progettazione di farmaci.

I ricercatori usano il decoding speculativo per aumentare la velocità e l'efficienza nelle previsioni chimiche.

Nuovi approcci nella progettazione di farmaci danno priorità alla sintetizzabilità delle molecole per risultati migliori.